基于返校出行链分析优化的最后里程接驳

王一喆

(同济大学交通运输工程学院，上海 201804)

文献［1］在基于活动模型的基础上提出了多模式出行方式链的概念，通过调查数据分析，得出出行方式链的组合情况、出行次数、出行时间、出行距离等信息，通过回归分析得出个人属性对于多模式出行方式链的影响。这种出行链涵盖了出行者1 d当中的所有出行，链的结构是一个闭合的回路，从家开始，结束于家。文献［2］较早地提出出行链研究的重要性，对出行链作出了较为完整全面的阐释，认为出行链描述的是居民出行从家出发再返回家这样一个过程，过程中包含大量的时间、空间、方式和活动类型信息，整个载有信息的过程称为出行链。

返校出行链是众多出行链中的一种，其特点为:1)具有所有出行链的共同特点。即时间、地点、方式、目的以及这些信息的联系。2)集聚性。对象的集聚性——全体学生;出行目的的集聚性——返校求学，返校出行链是一个首尾不相连的链;目的地的集聚性——校园(本文中是指同济大学嘉定校区)。

本文利用同济大学交通工程专业67名学生2012年寒假及2013年暑假返校出行链调查的数据，以上海市区内出行为重点，分析出行链特征并提出对轨道交通“最后里程”(上海汽车城到嘉定校区)接驳的改进意见。

1 出行链的构成与数据分析

离开点/到达点是一条返校出行链中最重要的2个节点，离开点是指返校学生家乡城市的机场、火车站、长途汽车站和公路出入境收费口;到达点是指返校学生抵达上海所经过的第一个交通门户，如机场、火车站和长途汽车站等。

1.1 返校出行链的划分

在返校出行链的研究中，通过“离开点/到达点”这2个节点把一条返校出行链分为家至离开点(Ⅰ)、离开点至到达点(Ⅱ)、到达点至学校(Ⅲ)3段，如图1所示。

第Ⅰ、Ⅲ段是返校链中距离较短的部分，通常是一个城市或地区内小范围出行所构成的，承担这些出行的主要是城市客运交通系统［3］;第Ⅱ段是到达点与离开点之间的部分，通常是返校出行链中距离最长、消耗时间最多、费用最高的部分，承担该部分出行的主要是城市间大运量的客运系统，如航空、铁路等。

图1 出行链划分示意图

1.2 出行方式构成比例

调查结果汇总见图2、3。图2为Ⅰ段中各种出行方式的构成比例，图3为上海市区内各种出行方式的构成比例。由图2可知，Ⅰ段中超过50%的人使用了私家车，Ⅲ段中97%的人使用了公共交通。该现象主要是由所处的环境条件决定的，Ⅰ段中选择何种出行方式在很大程度上受家庭条件的制约，大部分家庭有条件使用私家车。而Ⅲ段中出行者非上海本地学生，只能选择公共交通。

图2 第Ⅰ段中出行方式的构成比例

图3 第Ⅲ段中出行方式的构成比例

1.3 人均换乘情况对比

换乘次数能够反映出行链中出行方式搭配的复杂程度，据统计Ⅰ段中人均换乘次数为0.08，绝大多数人只用一种方式便完成了全部出行任务，出行方式结构简单;Ⅲ段中人均换乘次数为1.68，大多数人至少需要2种方式(或同种方式不同线路)才能完成全部出行。

1.4 上海市区内出行方式分析

由图3可知:Ⅲ段中选择先乘2次地铁再换乘其它交通工具的人高达80%，这反映轨道交通成为同学们城市内长距离出行的首选，但是轨道交通最大的缺点是无法提供门到门服务。同济大学嘉定校区位于城郊结合部，距该校区最近的地铁11#线的上海汽车城站到该校区的距离为4.1 km，远远超过步行800 m的优势距离的，对于随身携带较重行李的返校同学来说，选择步行的概率较低。因此对于返校出行链中“最后里程”接驳问题的研究尤为重要。

2 最后里程接驳方式选择

2.1 最后里程接驳

城市轨道交通成网后，居民利用轨道交通出行的需求增加，但区域公交线网不发达，最靠近交通出行发生源即目的地的支路公交线路覆盖率低，步行又受限于自身合理出行阈值，需要消耗大量体力，因此，如何解决好最后里程出行问题尤为重要。最后里程泛指从轨道交通、公交车站下车后至目的地的最后一段路程，即Ⅲ段中的最末端里程，本文特指从上海地铁11#线上海汽车城站到嘉定校区的里程。

2.2 离散选择模型的应用

目前从上海地铁11#线上海汽车城站到嘉定校区的主要接驳方式有4种:步行、同济大学短驳车、公交车和非法运营车辆。返校同学选择的依据主要是参考其效用的高低，即在出行选择中获得的满足程度，包括时间成本、费用成本、舒适度等。本文使用离散选择模型，对众多出行方案的效用进行分析，为“最后里程”接驳方式改进提供理论依据。

离散选择模型(Discrete choice model)属于多重变量分析的方法之一，常用logit模型。在logit模型中，假定效用是服从一定分布的随机变量，它与选择枝的特性和选择者个人的社会经济属性有关。每个出行者个人都会选择效用最高的选择枝。

选择枝群Am中第i个选择枝被选中的概率［4］表示为

式中 Am为可供选择的选择枝群，选择枝分别为步行、公交车、短驳车和非法运营车辆;Uin为第n个人第i个选择枝的效用;Ujn为第n个人第j个选择枝的效用;m是选择方案的数量。

出行者个人将在Am选择枝群中，选择效用最大的选择枝。假定效用由确定项和随机项2部分构成［5］，即有

式中 Vin为建模者可以精确测量和描述的部分，某种交通方式的出行时间、等候时间和出行费用等将以适当的形式进入效用函数;εin为建模者无法预知的部分，例如安全性和舒适度等。

随机效用理论并不指明哪一枝会被选中，而只是说明每一项被选中的概率有多大。效用函数Vin可以用各种函数形式来表达，但通常考虑结果分析的容易性及系数标定上的方便，目前广泛采用线性函数形式，表达式为

式中 θ 为未知参数向量，θ=［θ1，θ2，θ3］T，其中 θ1为出行时间参数，θ2为等候时间参数，θ3为出行费用参数;Xin为第n个人选择第i个选择枝的特征向量，Xin=［Xin1，Xin2，Xin3］，其中Xin1为出行时间，Xin2为等候时间，Xin3为出行费用。

2.3 效用函数的影响因素

2.3.1 出行时间

在众多影响因素中，出行时间仍然是“最后里程”出行选择中最为重要也最易被感知的因素。随着人们生活水平的提高，对时间成本会更加重视，希望提供快速的出行服务。

2.3.2 等候时间

等候时间是指由轨道交通换乘该接驳方式所需要的时间，换乘时间虽然只占总行程时间很小的一部分，但是对于长途旅行和携带较重行李的返校同学来说，等候时间过长会导致效用极低，该接驳方式将不被采纳。

2.3.3 出行费用

相对于出行时间，出行者对出行费用的敏感度较小。接驳段若采取步行，则直接的实际费用为0;采取常规公交与“最后里程”公交在接驳段的出行费用相同;对于出租车和非法运营车辆，出行费用则相对较高，通常为15元。

2.3.4 其它不可量化的影响因素

影响出行选择的因素还有安全性、舒适性等，无法量化的因素通过效用函数中的随机项来体现。

2.4 数据分析及模型参数标定

调查67名在校学生在Ⅲ段中的“最后里程”中的出行时间、等候时间和出行费用等数据，通过logit模型分析原始数据，通过 SAS9.2 进行模型标定，得到 θ1、θ2、θ3的估计值分别为 －0.959 2、－0.677 5、－0.734 7，标准差分别为 0.190 8、0.231 7、0.233 1，t检验分别为 －5.29、1.05、－4.38。

将θ1、θ2、θ3的估计值带入式(3)，并由式(2)得到最终的效用函数。有

从模型标定结果可以看出，参数t检验值较显著，即在95%的水平上选择结果有意义(t值小于临界值1.668)。模型中θ1、θ2、θ3均为负值，表明这些参数对选择结果是负效用，即某接驳方式的出行时间、等候时间越长，出行费用越多，出行者越不趋向于选择此种交通方式。

根据调查数据统计的4种接驳方式的出行时间、等候时间和出行费用，并根据式(4)，忽略无法预知的部分εin，得出各出行方式的效用值，见表1。

将4种方式的效用值代入式(1)，得选择步行的概率为

表1 4种接驳方式统计数据及效用计算

同理计算得到公交车、短驳车、非法运营车辆的选择概率分别为25.02%、25.02%、49.93%。

通过模型分析，在“最后里程”接驳的方式选择中，非法运营车辆以等待时间短和舒适度高的优点成为较多同学的选择，公交车和接驳车虽然费用低，但是由于等待时间长，因此选择概率小。但非法运营车辆的存在，扰乱了城市正常的交通秩序，且事故率高、安全性较差，应坚决予以打击和取缔。因此增加公交车和短驳车的使用频率、缩短等待时间，是解决返校出行链“最后里程”问题的关键。

3 改进建议

3.1 返校高峰时段增开短驳车班次

目前同济大学的地铁短驳车1 d只有8个班次。根据调查，多数同学经过长时间的跨省通行在下午抵达上海，平均地铁行程2.33 h，到达上海汽车城站的时间为18:00—19:00，正值客流抵达高峰时间段，没有任何短驳车接驳(17:20—20:50没有短驳车出行)，这直接导致大量的客流需求无法得到满足，而在返校客流较少的上午时段短驳车班次却占全天班次的50%(7:20、8:30、10:35、12:45各一班)，空驶现象严重。

短驳车班次安排供需严重不平衡，建议在返校高峰时间(正式开学前3 d)分别在18:10、18:50、19:30、20:10增开4个班次，减少上午班次，以降低成本、提高车辆利用率，同时缩短了出行者的等候时间，提高了舒适度，其安全性高和出行费用低的优势也会明显体现，使得短驳车的效用值提高，提高短驳车方式的选择概率。

3.2 增开公交区间车

目前在11#线上海汽车城站和同济大学嘉定校区之间运营的公交车分别为安亭4路、北安线、翔安专线与陆安专线。通过统计得知，公交车的平均等候时间较长(约为15 min)，建议学校与公交公司协商在返校高峰时期增开2～3班区间车，既能避免增加全线运营公交所带来的运能浪费，又能降低等候时间，增加该方式的选择概率。

3.3 限制非法运营车辆，增加郊区出租车数量

非法运营车辆安全性较差，但非法运营车辆具有等候时间短和舒适度高的特点，对于经济条件较好的同学来说，非法运营车辆是第一选择。所以建议政府严查此处非法运营车辆，并增加郊区出租车保有量，方便对舒适度要求较高同学的返校需求。

4 结语

1)利用离散选择模型理论，分析了步行、短驳车、公交车、非法运营车辆4种接驳方式的效用函数影响因素，得出4种接驳方式的选择概率分别为0.03%、23.64%、23.64%、47.26%。

2)为使返校学生顺利进行“最后里程”的接驳，限制非法营运车辆，提出返校高峰时段增开短驳车班次、增开公交区间车及出租车等建议。

3)由于调查样本相对较少，所得模型所标定的参数需要进行进一步的验证;在离散选择模型中，如何对于安全性和舒适度进行量化也是未来研究的重点。

［1］Stephan Krygsma，Martin Dijst.Multimodal Trips in the Netherlands:Conceptual Clarification Micro-Level Individual Attributes and Residential Context［J］.Trans Research Record，2001(1753):11 － 19.

［2］褚浩然，郑猛，杨晓光，等.出行链特征指标的提出及应用研究［J］.城市交通，2006，4(2):64－65.

［3］陈小鸿.城市客运交通系统［M］.上海:同济大学出版社，2008.

［4］严作人，杜豫川，张戎.运输经济学［M］.2版.北京:人民交通出版社，2009.

［5］Winters P L，Tucker L E.Creative Solutions for Assessing level of Service Equally Across Modes［J］.Transportation Research Record:Journal of the Transportation Research Board，2004，1883(1):185－191.